人工智能在石油勘探中应用

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摘要：在我国乃至世界的能源产业中，石油行业都是关键性的部分，在国内和国际市场上，已经探明的石油产量非常大，但为保障石油资源的高效开发，对勘探技术的要求非常高。在技术不断进步的过程中，一些人工智能技术被应用到了石油勘探中，提升了勘探作业的智能化水平，所得到的结果更为可靠。因此，由于人工智能技术的优势，使得在石油勘探中，这方面技术的应用潜力巨大。基于此，重点研究了石油勘探中人工智能技术的具体应用，可给实际的石油勘探提供技术支持。

关键词：石油勘探；人工智能；应用

石油资源是重要的能源资源，但由于石油形成条件的特殊性，导致在石油勘探过程中的难度系数较高，复杂的地质条件下，人工探测无法正常实施，为克服勘探中的各种难题，必须要从根本上进行勘探技术的创新。信息时代到来后，石油勘探方面的技术也应该朝着信息化、智能化的方向迈进，各个石油企业在开展资源勘探的过程中，可加大人工智能方面的技术投入，充分用智能化手段取得人工勘探作业，保障勘探的高效率和高精度，指导后续的资源开发与利用。

一、人工智能技术实际应用中存在的主要问题

（一）数据接口过于分散，缺乏统一性

在当下技术不断进步的今天，我国的人工智能技术取得了显著的发展成效，此项技术已经被应用到了各个行业。由于石油勘探是一个相对复杂且专业的过程，在提高勘探水平，将勘探的数据充分利用起来，人工智能有着一定的技术优势。一些大型的石油公司，在勘探过程中已经采用了人工智能技术，但此项技术的应用中，存在着数据接口方面的问题，其中，最为突出的问题就是数据接口过于单一、统一性不足，对于勘探过程中所得到的很多数据，类型繁多，一旦数据接口不统一，将无法实现对这些数据的集成化管理，因为数据接口的限制，导致在利用人工智能进行智能模型的构建时，数据无法得到有效的处理[1]。针对这一方面的问题，需在石油勘探的过程中，构建一个人工神经网络模型，在此模型中开展算法检验，形成智能模型，简化数据处理流程。

（二）模拟实验过程中突出的可视化问题

石油资源的分布环境复杂，在勘探的过程中往往会面临复杂构造的影响，勘探工作的本质就是要清晰掌握石油资源分布地区的地质情况，经由对周边地质情况的全面分析与调查，制定出最为科学且安全的开采方案。当形成了人工智能勘探体系以后，勘探人员所掌握的信息更为完整与准确，如石油储层饱和度、渗透率、孔隙度等各项数据下，所制定的石油开发和施工方案更为科学。当下的一些石油勘探作用中，虽然都在积极引入人工智能技术，但在这一方面的技术应用过程中，却存在着模拟实验过程中的可视化问题，需考虑在人工智能计算和分析后的结果，如何以可视化的方式将其重复叠加在地质勘探类软件中，并满足复杂图层运算、二次空间分析的要求，这是未来人工智能应用中需关注的重点方面。

（三）难以对高维度数据进行专业的处理

在石油勘探中的人工智能应用，关键是要对大量的数据和信息加以专业化处理，为有效发挥人工智能的技术优势，在石油勘探的过程中，需将人工智能有效利用起来，以实现数据的采集、分析。但显然，当下的石油勘探领域，人工智能技术的应用尚不成熟，人工智能只能够对一些简单的数据加以处理，很难对高维度数据实施专业处理，这一数据处理方面的问题，导致石油勘探方面有关数据不完整。实际上，石油勘探工作的进行中，涉及了高难度凡在的空间三维体数据，如地震属性数据体、石油储存属性数据，这些数据的复杂性高，不能采用常规的数据处理方式，而人工智能虽然在数据处理方面非常有效，但在这些高维度数据的处理上，却会面临一定的技术难题，严重影响了对石油储藏情况的精细化分析。

二、人工智能在石油勘探中的应用

（一）测井领域

从1927年开始，测井技术在将近100年的时间里经历了多次变革，从最初的模拟测井、数字测井到数控测井、成像测井、智能测井，每一个的变革都是技术发展的体现。1.测井数据采集。对石油资源的分布来看，石油储层呈现出非均质特征，在勘探的过程中面临着对象复杂、环境多变的难题，为克服勘探过程中的这些难题，具体的勘探工作进行中，应强化在井下地层参数采集、测井数据传输方面的技术创新，而通过人工智能技术的应用，可高效获得相对准确的信息。测井数据采集中的人工智能技术应用成效，国外的应用效果要明显优于国内，主要是因为国外的人工智能起步早，发展相对成熟，而我国在人工智能研究起步较晚。就国外的发展情况来看，已然开发出了专有的测井数据采集技术体系，如远程测井中心的建设、井筒软件Techlog的开发。全球范围内已经有11个远程数据服务器中心、14个远程测井中心，完全突破了测井工作中的时间和空间限制，可形成远程工作模式，由专家远程协同与决策，提升测井水平 [2]。国内来看，部分石油公司加大了对网络化地面、智能绞车、远程测井等核心技术的研发，且取得了一定的成效，所取得的技术研究成果在部分油田勘探任务中得到了应用。2.测井处理解释。在石油测井工作中，数据总量庞大，且数据呈现出多源异构的特征，正是因为数据的这些特点，使得在测井处理解释的过程中，会遇到来自数据方面的诸多难题，油气识别困难，为解决这一方面的问题，需加大对人工智能技术的应用，以通过人工智能来提升工作效率、解释符合率。当前的石油行业呈现出明显的智能化趋势，为符合这一趋势，在石油勘探、开发等各项工作环节，都应突破固有技术的限制，将人工智能与其他技术有效结合起来。测井技术中的人工智能，表现在方方面面，如深度校正、报告生成、智能分层、曲线重构等方面。为实现曲线重构方面的智能化目标，要采用新的算法，如可利用深度学习与关联分析，得到不同测井曲线之间的内在关联，一旦在此过程中发现存在错误、不恰当、缺失的测井曲线，需立即开展数据重造，在此环节，可综合采用神经网络、组合学习算法、聚类算法，某些专家提出了以循环神经网络为基础重构测井曲线的方式，通过真实测井曲线的使用，经由专业化检验可以发现，这种人工智能技术支持下的测井曲线，与实际的偏差较小。在岩性识别方面，主要以钻井取心、测井曲线两种方式，如果在测井工作中采用的是钻井取心的方式，需配备先进的扫描仪器，在扫描仪器不断更新的过程中，在石油勘探方面积累了大量的薄片图像、CT图像、扫描电镜图像。就当前国内外岩心取样分析过程来看，可通过Avizo、PerGeos等岩心图像分析软件，来进行岩性的自动识别，具体的识别过程中，人机交互频繁，专家经验对识别过程和结果有着重要的作用。薄片鉴定法的应用范围较广，多以人工鉴定为主，智能化水平还相对偏低，未来的技术发展中，可朝着深度学习技术的方向努力。如果在岩性识别的过程中采用的是测井曲线，在具体的工作进行中，专家解释处理完的数据为训练样本，经由人工智能算法的引入，可构建智能化岩性识别模型，在该模型支持下，识别过程呈现出高度的智能化特征。有关学者在石油勘探的过程中，综合采用了提升树、决策树、支持向量机等多种算法，所构建的岩性预测模型，可对岩性实现精准识别。成像测井同样也是测井智能化的一大表现，在这一实现环节，色度标定原理发挥了作用，人工智能技术下，原始测井曲线发生了呈现形式的转变，可将其性质、特点和变化趋势，以可视化的方式展现出来，可视化图像内所展示的信息更多。当前及未来的发展趋势下，人工智能还将朝着更深的层次发展，图像分析与深度学习、图像处理的高度结合，必将使得成像测井能实现自动化解释。3.一体化软件。在石油勘探中的人工智能应用，在很多时候都需要利用相应的软件来完成各种工作，在国外，软件技术发展相对成熟，斯伦贝谢为典型代表，研发出了Petrel、Techlog、Eclipse等多种软件，这些软件的综合使用，可在测井工作中形成数字化协同智能工作流程，这些智能化工作目标下，可有效减少在石油勘探过程中的各类风险，保障勘探工作的顺利实施。智能技术不断发展的过程中，市场上出现了勘探开发认知一体化平台，该平台中形成了完整的智能处理解释工作程序，兼具数据标准化、数据清洗、数据解释、成果提交等多项功能[3]。

（二）物探领域

在国际方面，由于智能技术发展显著，出现了AI+物探的新型工作模式，地球物理勘探在长时间的发展过程中，逐步融入了计算机、三维可视化等新型技术。1.物探装备。石油物探方面的人工智能技术应用，也可形成新的工作方式，结合国内外物探方面的人工智能应用成效，可控震源、无人机与地震仪器方面的智能化发展成就显著。比如，可控震源智能化模式下，所构建的智能化模块能够对过程中所涉及的各个参数都加以自动调节，灵活性更高。物探数据采集方面，智能无人机的配置，可使得在实际的数据采集过程中，可实现高精度的地形探测、风险评估、节点监控、数据回收[4]。在关于石油勘探的地震仪器方面，市场上已经出现了多种的型号的仪器，如G3i、Hawk、eSeis、OBN，不同型号的地震仪器下，也有着功能方面的差异，在实际的工作过程中，可根据实际需求来进行地震仪器的配置。2.物探采集。在大数据时代到来以后，云计算、人工智能、机器人等新型技术的发展迅猛，这些技术在越来越多的领域都得到了应用，特别是在物探采集中的应用，使得数字化迈上了一个新的台阶，进入了智能化时代。物探采集智能化表现出无感数字化、高度闭环自动化、核心装备机器人化、动态监测的优势，可克服传统物探采集技术的巨大限制。在人工智能技术支持下，可将物联网、云计算与基本的物探采集方法高度结合起来，在充分结合的基础上，关于物探采集中的施工任务、野外人员、装备等要素，均可实现无线化、数字化管控，在这种新的模式下，整体的工作流程得以简化，效率更高。3.地震数据处理与解释。物探领域的人工智能应用，还体现在地震数据处理与解释上，在这一方面的应用，其应用范围显著扩大，在很多方面都凸显了人工智能的优势，其中，典型的应用为地震构造解释、噪声压制与信号增强、地震相识别，不论是哪个方面，目标检测、分析、图像分类与预测都是不可或缺的。如果要实现断层的自动化识别，就需要采用深度学习技术，这在当下的石油勘探中，是一个关键性的应用方向。在大量的实践探究过程中，可以发现，卷积神经网络的构建，可在集中实现多种数据的集成，经由对这些数据的分析和利用，可构建完整的断层智能识别模型，在后续该模型投入使用以后，可对石油储藏区域内的断层几率、倾角等各个参数加以精准识别，通过识别结果的分析，可得到关于石油储藏区域现场的断层信息，将此信息作为石油开采的依据。近年来，关于石油勘探方面的人工智能研究显著增多，尤其是在地震相识别方面，很多学者对深度学习开展了大量的研究。在传统的技术条件下，关于地震相识别方面，主要为地震相属性的聚类、地震波形的分类，随着技术的智能化发展趋势，智能技术逐步在地震相识别中得到了应用，如在地震波形的分类识别方面，卷积、循环、概率、深度神经网络都得到了一定的应用[5]。某些学者更是提出了增强型编解码结构DeepLabv3+，这种编译码结构比常规的CNN模型、简单的语义分割模型有显著的优势，尤其是在多尺度语义信息提取、恢复预测结果方面，精度和效率较高，这些特点使得利用这种模型，能够有效进行地震相识别。

（三）钻完井领域

在石油行业长期发展的过程中，石油钻井经历多次的变革，在当下已经形成了更为完善的钻井技术体系，所形成的这一技术体系，为实际的钻井工作进行提供了技术指导和体系支持。就当下钻井工程技术的发展现状来看，技术发展迅速，正处于自动化与智能化的交融阶段，智慧化时当下及未来的主要方向。智能钻完井实现了在传统技术上的创新，这一技术创新对行业长远发展的意义重大，可提升钻井工作的便捷性，但此技术下，需应用智能软件系统来辅助相应的工作开展，并同步配套地面智能装备、井下智能工具，通过计算模型与智能决策技术的有效结合，组建一个闭环的综合系统，由该系统来保障各项工作的协同性。现阶段大大小小的石油勘探任务中，嵌入式芯片智能钻井、智能钻头、钻杆、旋转导向系统等井下智能工具的应用频次较高；而地面智能装备中，钻台机器人、起下钻自动控制装备的应用范围较广。虽然我国在智能钻井方面取得了一定的技术成效，但总体发展尚不成熟，与国外发达国家相比还存在显著的差距，未来还需加大在智能化方面的探索。1.智能钻完井关键技术。在智能钻完井技术体系中往往包含了多种的技术，如井眼轨道智能优化、智能导向钻井与钻速智能优化。在实际的石油勘探工作进行中，井眼轨道智能优化方面，遗传算法、神经网络为核心技术，经由这些技术的综合应用，可结合实际的勘探需求，对井眼方位角等各个参数加以科学优化与调整。智能导向钻井技术的实现中，需利用人工智能算法来实现，在此算法与智能技术的配合下，有关人员在开展钻井工作的过程中，能够对目标井眼轨迹加以动态化监测，经由随钻地震、近钻头测量等新技术的引入，能够对钻井的全过程开展分析与监测，这种动态化机制下，不论是工艺技术还是参数流程的调整都更具智能化特征。关于钻速智能优化，更适宜采用大数据与智能优化算法的方式，对多目标钻井的各个参数加以些微调整，确保在钻井工作中，地层、钻头与参数之间的高度匹配，每个参数均处于正常标准内。2.智能化钻完井装备。智能化钻完井技术的发展同步带动了相关设备的研发，在新技术出现的同时也出现了各种的配套设备，关于石油钻井任务，需地面装备与井下工具的高度配合，在地面装备上，可选择钻台机器人、起下钻自动控制与自动送钻系统，井下工具可选智能钻机、钻头、钻杆，这些不同的工具与设备，都呈现出智能化的特点，也就可用智能化取代原先的人工作业，通过自动化和智能化模式，来对各个流程和要素加以精准控制，实现对钻井全过程的动态化监控，减少钻井作业中的各种意外事故。在一些石油公司中，采用了旋转导向钻井系统，此系统可达到随钻、随测、随控的目标，即使在石油勘探过程中面临的是相对复杂的勘探条件，利用此系统可实现对钻头的精准控制，保障破岩效果的同时又可保障导向的智能化。人工智能下，经由对地质条件与油藏特征等基本信息的分析，可采用神经网络来建立相应的模型，该模型所得到的结果与随钻随测数据的对比下，就可以智能确定最佳轨迹。就我国国内的情况来看，自主研发出了自动化钻机，这一钻机的有效应用，能够在钻井作业的进行中，实现对管柱的自动化控制，虽然可达到这一控制目标，但在具体的应用过程中，传感器的状态监测、设备在线预警和诊断却存在着可靠性不足的问题，智能化在未来还有着巨大的应用空间。石油企业内部所配备的控压钻井装备，其中的很多功能都具备了自动化特点，但自动化水平还相对偏低，如工控软件对井筒的感知能力、地层的识别能力还相对偏低。国内的一些专有厂家，研制和生产出了很多专业的井下工具，这些现代化井下工具的出现，有效克服了传统工具性能和功能的劣质，但在感知能力方面尚存在一定的不足，未来需加大智能化探究。3.智能钻完井软件。钻完井领域出现了多种的软件，如数字孪生系统、钻井过程仿真、远程决策软件，这些各类软件都实现了商业化利用，处于不断的技术优化过程中。国外的很多石油公司，在关于钻井软件方面开展了大量的研究，比如，以钻完井海量数据作为参考，经由大数据、云计算等技术的综合应用，可形成新的软件和平台设计思路，保障软件和平台内各个模块的科学划分，提高功能完整性。以哈里伯顿建井工程为例，在此项目的实施中，就在原先的技术基础上引入了大数据分析、智能化平台，形成了数字孪生井筒，智能化软件可在钻井作业的实施中，开展全方位的模拟、动态跟踪与监测；斯伦贝谢中采用了勘探开发认知一体化平台，该平台兼具一体化优势，可在整个的钻井工作中，提升工作效率，缩短钻井周期；康菲钻完井大数据分析平台，使得数据收集与处理过程得以大大简化，经由完整的信息采集与分析，可从中筛选出有价值的信息，根据这些信息来进行钻完井设计方案的全面优化。在我国国内，关于智能钻完井软件的研发还相对较少，整体上处于起步阶段，所研发出来的软件功能还有待优化，钻完井设计、监测优化为最为基础的功能。在智能化钻完井软件研发和应用方面，面临的难题就是数据标准的不一致、物理模型与机器学习算法之间无法高效融合，这些难点导致软件的很多功能无法实现。

（四）油藏工程领域

石油勘探中的油藏工程实施，最为关键的任务是要将渗流力学、油层物理作为着手点，对石油资源开发过程中油、气与水的移动规律、驱替原理加以全方位把控，以通过各种工程措施的应用，来保障资源的顺利开发。只有做好了油藏工程中的相关工作，才可提高开采效率，保障产量。在工业化快速发展的过程中，油藏工程表现出了智能化的趋势，这一趋势下，就是通过在油藏工程中的人工智能技术应用，来开展油藏的动态分析与模拟。实际上，油藏工程所涉及的范围的较广，在将人工智能技术应用到了这一方面以后，油藏数值模拟与油藏工程方法都可在智能技术下完成。比如，水驱开发实时监控、产量与饱和度预测、生产措施优化等方面，就综合采用了人工智能技术，在水驱开发实时调控方面，要通过数据挖掘技术的应用来对每个参数加以智能化调控，一些专家以动态观测数据为约束，通过最为传统的数值模拟与优化算法，经由自动识别分层注采流动关系，也就计算出了区块分层注采井之间所存在的流动关系，最后在多层多向产量劈分技术下，可得到关于油井分层分方向的产液量与产油量信息，这些信息可作为采油工作开展的参考。

三、结语

近年来，随着油田行业的现代化发展，人们对石油勘探提出了新的要求，为保障勘探工作的整体水平，石油公司应加大在勘探过程中人工智能技术的应用，以发挥智能化技术的优势，提高勘探水平。未来的石油勘探中，应加大在人工智能方面的研发和应用，形成智能化勘探体系。

参考文献

[1]匡立春,刘合,任义丽,等.人工智能在石油勘探开发领域的应用现状与发展趋势[J].石油勘探与开发,2021,48(1):11.

[2]黄玉峰,马磊,岳永军,等.浅谈智能机器人在石油勘探领域中的应用[J].物探装备,2018,28(5):4.

[3]马文礼,李治平,卢婷,等.机器视觉在油气勘探开发中的应用现状[J].科学技术与工程,2018,18(17):8.

[4]王小龙.浅析人工智能在油气行业中的应用[J].现代信息科技,2017,1(2):3.

[5]林伯韬,郭建成.人工智能在石油工业中的应用现状探讨[J].石油科学通报,2019,4(4):11.

作者:曹宇 单位:大庆油田有限责任公司勘探事业部